Spuštění AI asistenta v mobilní aplikaci
Společnost Magnit zavedla svého vlastního AI asistenta s názvem Mёdik (Magic) přímo do mobilní aplikace "Magnit: Akce a doručení". Asistent, vyvinutý interně technologickým týmem společnosti s využitím open-source technologií a komerčního velkého jazykového modelu (LLM) třetí strany, umožňuje uživatelům vybírat produkty na základě specifických kritérií, jako jsou typy jídel. Podporuje také dotazy na stav objednávky a řešení problémů bez kontaktování zákaznické podpory.
Budoucí vylepšení rozšíří možnosti identifikace maximálních slev na zboží, poskytování rad pro navigaci v prodejně, asistenci u samoobslužných pokladen a doporučování kosmetických a kosmetických produktů šitých na míru individuálním vlastnostem pleti. Magnit to prezentuje jako prvního AI asistenta spuštěného v mobilních aplikacích maloobchodního sektoru s potravinami.
Technologický základ a počáteční implementace
AI využívá hybridní přístup: open-source frameworky pro základní funkčnost v kombinaci s komerčním LLM pro pokročilé zpracování přirozeného jazyka. Toto nastavení umožňuje shodu produktů v reálném čase z rozsáhlých katalogů, čerpající z dat strukturovaných jako atributy, ceny a dostupnost. Aktuální funkce se zaměřují na doporučení založená na dotazech, které transformují vágní vstupy uživatelů - například "ingredience na večeři" - do přesných sortimentů, čímž zefektivňují proces vyhledávání nákupů.
Integrace probíhá nativně v aplikaci, která již obsluhuje akce, doručení a věrnostní programy, což dokazuje její klíčovou roli v multi-formátových maloobchodních operacích společnosti Magnit. To vestavuje AI do každodenních interakcí uživatelů bez nutnosti samostatných nástrojů.
Důsledky pro product feedy v e-commerce
AI asistenti jako Mёdik přímo ovlivňují product feedy tím, že umožňují dynamické filtrování a personalizaci v době dotazu. Tradiční feedy se spoléhají na statická pravidla nebo manuální kurátorství, ale procesy shody řízené LLM porovnávají záměr uživatele s atributy feedu - cenou, kategorií, dietními potřebami - zrychlují relevanci bez vyčerpávajícího předem tagování. To snižuje latenci při aktualizaci feedů, protože změny v katalogu v reálném čase se okamžitě přenášejí do doporučení.
Pro e-commerce s potravinami, kde sortiment přesahuje tisíce SKU s podléhajícím zkáze nebo propagační volatilitou, minimalizují takové systémy expozici zastaralých dat. Výběr asistenta na základě kritérií naznačuje vektorová vložení nebo sémantické vyhledávání v rámci feedů, což zvyšuje objevitelnost dlouhoocásých položek, které rigidní feedy přehlížejí. Pokud hledáte pomoc s vlastním product feedem, podívejte se na tento blog: /blog/product_feed/.
Zvýšení standardizace katalogu
Katalogizace v maloobchodě často trpí nekonzistentními standardy napříč dodavateli, což vede k fragmentovaným datům. Nasazení Mёdiku vynucuje implicitní standardizaci: dotazováním napříč typy jídel nebo vlastnostmi pleti, vyžaduje jednotné atributy v backendových katalozích - nutriční profily, seznamy ingrediencí, dermatologické tagy. Časem to vede k upstreamovým zlepšením, protože neúplná data vedou ke špatným doporučením, což vytváří tlak na týmy, aby se sladily s nově vznikajícími schématy.
V e-commerce, kde 70-80 % katalogů pochází od různých dodavatelů, funguje AI jako brána kvality. Nestandardní položky zhoršují přesnost LLM, podporují přijetí protokolů jako GS1 nebo vlastních ontologií. Interní sestavení společnosti Magnit naznačuje proprietární vylepšení pro zpracování regionálních nuancí produktu, čímž stanoví měřítko pro škálovatelnou hygienu katalogu.
Zvýšení kvality a úplnosti product cards
Product cards v aplikacích s potravinami často postrádají hloubku - chybějící alergeny, párování nebo náhražky - což omezuje konverzi. Mёdik to řeší odvozením úplnosti z interakcí: neúplné karty selžou při složitých dotazech, což odhaluje mezery pro iterativní obohacení. Budoucí doporučení péče o pleť si například vyžádají atributy, jako jsou hodnoty pH nebo hypalergenní štítky, což si vynutí plnější karty s ohledem na kontext.
To posouvá e-commerce z deskriptivních na prediktivní karty, kde AI vyplňuje chybějící pole prostřednictvím inference (např. extrapolace vhodnosti jídla z ingrediencí). Výsledek: vyšší důvěra uživatelů a snížená návratnost, protože doporučení se shodují se skutečnými potřebami. Pro obsahovou infrastrukturu automatizuje workflow obohacování, upřednostňující položky s vysokým provozem. Zajištění toho, aby vaše popisy produktů byly špičkové, může znamenat zásadní rozdíl. Přečtěte si více: /blog/how-to-create-sales-driving-product-descriptions-without-spending-a-fortune/.
Zrychlení rychlosti nasazení sortimentu
Rychlost ve výstupu nového sortimentu definuje konkurenceschopný e-commerce, zejména v promo-těžkém potravinovém segmentu. Manuální zařazování - testování feedů, karet, akcí - trvá dny; AI to zkracuje na minuty. Funkce hledání slev Mёdiku, která se má spustit, vyhledává v živých feedech optimální shody, což umožňuje okamžité vyvolání bleskových prodejů nebo sezónních úvodů bez opětovného procházení.
No-code prvky to zesilují: open-source základy umožňují ladění výzev drag-and-drop a překryvy pravidel, které obcházejí fronty vývojářů. Obchodníci mohou A/B testovat chování AI na podmnožinách sortimentu, rychle nasazovat vítěze v celé aplikaci. V případě společnosti Magnit předznamenává propojení AI se samoobslužnou pokladnou a pokyny v prodejně synchronizaci napříč kanály, kde se učení z aplikací optimalizuje fyzické uspořádání v reálném čase.
Synergie No-Code AI a automatizace obsahu
Platformy No-code spojené s LLM snižují bariéry pro nasazení AI, jak je vidět v open-source základu Mёdiku. Maloobchodní technologické týmy konfigurují chování prostřednictvím vizuálních rozhraní - řetězení výzev pro dotazy, integrační háky pro objednávkové API - bez hlubokého kódování. To demokratizuje procesy obsahu: marketéři definují logiku doporučení, operace řeší toky podpory, zrychlují iteraci.
Pro e-commerce infrastrukturu odemyká generativní obsah v rozsahu: automatické generování popisů karet, kopií akcí nebo personalizovaných balíčků z dat feedů. Řešení podpory společnosti Magnit prostřednictvím AI to ilustruje, předcházení lístkům syntézou historie objednávek a zásad. Hypothesa: jak se modely vyvíjejí, no-code standardizuje AI napříč řetězci, což zkracuje vývojové cykly z měsíců na týdny při zachování vlastních okrajů. Správa vašich dat pro tyto nástroje je usnadněna nástrojem, jako je program pro zpracování ceníků – podívejte se na tento článek: /blog/price-list-processing_program/.
Retailer's.ru informoval o spuštění, což podtrhuje jeho průkopnický status v oblasti potravinářství. VentureBeat se zabýval souvisejícími inovacemi v oblasti AI pro pracovní sílu, což zdůrazňuje širší potenciál platformy. Správa vašich e-commerce operací se často spoléhá na správný formát vašich dat. Podívejte se na naše podrobné průvodce formáty CSV a JSON: /blog/csv-format-how-to-structure-product-data-for-smooth-integration/ nebo /blog/json-format-how-one-store-turned-chaos-into-fast-synchronization/
Spuštění AI asistenta společnosti Magnit poukazuje na významný trend směrem k využívání AI pro objevování produktů a zlepšování zákaznické zkušenosti, zejména pokud jde o e-commerce v potravinářském sektoru. Tento krok signalizuje tlak na standardizaci katalogu a bohatší data o produktech pro krmení AI modelů. Pro platformy jako NotPIM to zdůrazňuje rostoucí důležitost správy informací o produktech při podpoře sofistikovaných funkcí řízených AI. Tento vývoj vnímáme jako pozitivní krok směrem k chytřejším a efektivnějším e-commerce operacím.